Atlassian + OpenAI: ChatGPT 및 Codex에 팀워크 컨텍스트 제공
Atlassian 및 OpenAI는 4개의 통합(ChatGPT용 Atlassian MCP 서버, Codex용 Atlassian MCP 서버, Codex로 연결되는 AI 코딩 도구 딥링크, Rovo 에이전트 내 OpenAI 모델 선택 기능)을 통해 ChatGPT, Codex, Jira 및 Confluence 전반의 팀워크 컨텍스트를 연결합니다.
ChatGPT를 Atlassian에 도입하면 모델이 엔터프라이즈급 컨텍스트 계층에 직접 포함됩니다. Teamwork Graph를 기반으로 ChatGPT가 완료한 모든 워크플로, 요약 및 작업이 시스템에 다시 반영되어 Rovo 및 사용자 지정 에이전트가 정확하고 정렬된 상태로 유지되도록 도와주는 지속적인 피드백 루프가 만들어집니다.
엔드투엔드 경험
계획: Jira 및 Confluence에 목표, 요구 사항 및 결정을 정의합니다.
컨텍스트 연결: Atlassian MCP 서버를 통해 ChatGPT 또는 Codex에 권한을 부여합니다.
빌드: ChatGPT에서 업무 전반에 대해 조사하거나 Codex에서 코딩하면서 Atlassian 컨텍스트 데이터를 사용합니다.
검토: ChatGPT가 제안하는 Jira, Confluence, Bitbucket 또는 Compass 작업이나 Codex가 준비하는 구현 계획을 검토합니다.
정렬된 상태 유지: 화면을 전환하지 않고도 에이전트 진행률 및 활동을 추적합니다.
연결된 하나의 루프: Atlassian에서 공유 업무 컨텍스트를 제공 → ChatGPT 또는 Codex에서 추론하고 제안 → 사용자는 제안된 작업을 검토 → Atlassian은 기록 시스템으로 그대로 유지됩니다.
OpenAI와 Atlassian을 연결하는 방법 살펴보기
Atlassian MCP 서버: ChatGPT를 Jira, Confluence 등에 연결
추천 대상: ChatGPT 내에서 바로 허용되는 Atlassian 콘텐츠(Jira, Confluence, Bitbucket 및 Loom 포함)로 작업하고자 하는 팀.
ChatGPT에서 Atlassian MCP 서버를 커넥터로 추가한 다음, Atlassian OAuth를 통해 액세스 권한을 부여합니다. 대화에서 해당 커넥터를 선택하면 ChatGPT는 사용자의 기존 Atlassian 권한을 활용하여 지원되는 Atlassian 도구를 호출할 수 있습니다.
동일한 커넥터가 ChatGPT 모드 전반에서 작동: 표준 대화에서는 업무를 요약하고 검색하거나 딥 리서치에서는 여러 Jira, Confluence 및 Bitbucket 소스의 증거 자료를 한 번에 종합하거나 에이전트 모드에서는 모든 변경 사항을 직접 통제하면서 여러 단계의 작업을 실행하고 지원되는 작업을 준비합니다.
Atlassian 컨텍스트에 기반하여 ChatGPT의 추론 기능을 사용하여 업무를 추적하고 업데이트하고 추진하세요.
핵심 가치: 사용자가 프롬프트에 티켓 및 페이지를 붙여넣지 않아도 ChatGPT는 현재의 권한을 인식하는 Atlassian 컨텍스트를 활용하여 작업할 수 있습니다.
요구 사항: 개발자 모드를 지원하는 ChatGPT Team 또는 Enterprise 플랜, 관련 Atlassian Cloud 제품에 대한 액세스 권한 및 조직 정책에 따라 필요한 모든 관리자 승인.
Atlassian MCP 서버: Codex에서 Atlassian 컨텍스트를 기반으로 빌드
추천 대상: Codex에서 코드를 계획, 구현 및 검토하면서 Jira 요구 사항 및 Confluence 결정 사항을 확인하고자 하는 개발자.
Codex는 Atlassian MCP 서버를 지원하며 개발자가 자신의 Atlassian 사이트에 인증할 수 있도록 합니다. 또한 Codex는 개발자가 업무 컨텍스트를 수동으로 재구성할 필요 없이 명령줄, 데스크톱 또는 편집기 워크플로에서 지원하는 Jira, Confluence 및 기타 Atlassian 앱을 사용할 수 있습니다.
또한 개발자는 Teamwork Graph CLI(TWG CLI)를 설치할 수 있습니다. TWG CLI는 Codex가 사용자의 기존 권한을 기반으로 Atlassian 제품과 더 넓은 Teamwork Graph 전반에 걸쳐 쿼리하고 작업할 수 있도록 에이전트 스킬을 설정하는 터미널 네이티브 명령줄 인터페이스입니다.
Codex에 CLI와 MCP 중 무엇을 사용해야 할지 잘 모르겠다면 Atlassian의 Teamwork Graph CLI 및 Atlassian MCP 결정 가이드를 참조하세요.
Atlassian MCP로 Codex 설정
Codex에 Atlassian MCP 서버를 추가하고 OAuth 인증을 완료합니다.
Codex에서 대상 리포지토리를 엽니다.
다음과 같이 요청합니다. "PAY-214 및 연결된 아키텍처 결정 사항을 읽고 이 리포지토리에 대한 구현 계획을 제안하세요."
코드 변경 사항을 승인하기 전에 검색된 컨텍스트 및 계획을 검토합니다.
핵심 가치: Codex는 로컬 코드베이스뿐만 아니라 팀에서 합의한 요구 사항 및 결정을 파악한 상태로 시작합니다.
요구 사항: 유료 ChatGPT 플랜(Plus, Pro, Business 또는 Enterprise) 기반의 Codex와 MCP를 지원하는 Codex CLI 또는 IDE 확장 기능, 관련 Atlassian Cloud 제품에 대한 액세스 권한, 리포지토리 액세스 권한 및 각 Atlassian 도구 호출에 필요한 제품 권한.
모델 선택: Rovo 에이전트용 OpenAI 모델 선택
추천 대상: 에이전트의 추론 및 워크플로 요구 사항에 맞춰 모델 제품군을 선택하려는 Rovo 에이전트 빌더.
ChatGPT 모델을 기반으로 Rovo 에이전트를 빌드합니다. 복잡한 워크플로에는 더 깊이 있는 추론 모델을, 일상적인 작업에는 빠른 응답 속도의 모델을 선택해 작업 요구 사항에 맞게 모델을 선택합니다. 어떤 모델을 선택하든 에이전트는 Atlassian 컨텍스트에 그대로 연결되어 있습니다.
OpenAI 모델을 선택하여 Rovo Agent 구축
핵심 가치: 조직은 에이전트의 업무 유용성을 높이는 Atlassian 컨텍스트 및 거버넌스를 그대로 유지하면서 모델을 선택할 수 있습니다.
요구 사항: 적합한 Rovo 플랜 및 Rovo 에이전트를 만들거나 구성할 권한이 필요합니다. 사용 가능한 모델 옵션은 플랜, 지역 및 제품 구성에 따라 다를 수 있습니다.
AI 코딩 도구 딥링크: Codex에서 바로 Jira 업무 열기
추천 대상: 프롬프트를 다시 만들 필요 없이 명확히 정의된 Jira 업무 항목에서 코딩 에이전트로 전환하고자 하는 개발자.
목표, 요구 사항 및 수용 기준이 이미 포함된 Jira 업무 항목에서 시작하여 Codex에서 바로 엽니다. 딥링크는 Jira를 의도 출처로 그대로 유지하면서 계획에서 구현까지의 핸드오프 과정을 단축합니다.
예:
빌드 준비가 된 Jira 업무 항목을 엽니다.
Codex에서 업무를 여는 옵션을 선택합니다
Codex가 Jira 컨텍스트를 받고 구현 계획을 준비하는 과정을 확인합니다.
코드 변경 사항을 허용하기 전에 계획을 검토합니다.
요구 사항: Jira Cloud, Codex 설치 및 인증, 관련 리포지토리 및 Jira 업무에 대한 액세스 권한.
경험이 함께 작동하는 방식
이 경험은 기반을 공유하지만 서로 다른 작업을 해결합니다. ChatGPT 커넥터는 대화에 Atlassian 컨텍스트를 가져오고, 딥 리서치는 증거 자료를 종합하고, Codex는 소프트웨어 개발을 지원하고, Rovo 모델 선택 기능은 Atlassian 기반 에이전트에 OpenAI를 통합합니다.
원하는 작업 | 다음으로 시작 |
ChatGPT 대화에서 Jira, Confluence 등의 Atlassian 컨텍스트에 액세스 | ChatGPT용 Atlassian MCP 커넥터 |
코딩하면서 Atlassian 요구 사항 및 결정 사항을 활용 | Atlassian MCP 서버 지원 Codex |
Atlassian 에이전트의 기반으로 OpenAI 모델을 활용 | Rovo 에이전트 내 모델 선택 기능 |
Atlassian 업무 전반에 걸쳐 증거 자료를 종합 | ChatGPT 딥 리서치 |
FAQ
ChatGPT 및 Codex는 나의 Atlassian 권한을 준수합니까? 예, 모든 MCP 요청은 사용자의 기존 Atlassian 권한에 따라 실행되며 영향이 큰 작업은 실행 전에 검토할 수 있습니다. 추가적인 관리자 제어 기능도 사용할 수 있습니다.
ChatGPT를 연결하려면 무엇이 필요합니까? 개발자 모드를 지원하는 ChatGPT Team 또는 Enterprise 플랜, 관련 Atlassian Cloud 제품에 대한 액세스 권한 및 정책에서 요구하는 모든 관리자 승인이 필요합니다.
Codex에 연결할 때 Teamwork Graph CLI를 사용해야 합니까, 아니면 Atlassian MCP 서버를 사용해야 합니까? 두 도구는 상호 보완적입니다. IDE, 웹 또는 샌드박스 호스트 및 PAT 액세스에는 Atlassian MCP 서버를 사용하고, 터미널 또는 CI/CD 워크플로, 스크립트 기반의 'twg' 명령 및 OAuth에는 Teamwork Graph CLI를 사용하세요. Atlassian의 결정 가이드를 참조하세요.
Codex에서 Jira 업무 항목을 열 수 있습니까? 예, AI 코딩 도구 딥링크를 통해 Codex에서 바로 Jira 업무 항목을 열 수 있습니다. Codex는 컨텍스트를 파악하고 구현 계획의 초안을 작성하여 사용자가 변경 사항을 적용하기 전에 검토할 수 있도록 합니다. Jira Cloud, Codex 인증 및 리포지토리 액세스 권한이 필요합니다.
Codex 내에서 Atlassian 컨텍스트를 사용할 수 있습니까? 예, Codex는 Atlassian MCP 서버를 지원합니다. Atlassian MCP 서버를 추가하고 사이트에 인증하세요.
내 Atlassian 데이터를 OpenAI로 보냅니까? Atlassian 콘텐츠를 ChatGPT 또는 Codex로 보내는 경우 조직의 OpenAI 플랜 및 약관이 OpenAI 측 처리에 적용됩니다. 이 방식은 Atlassian에서 관리하는 Rovo 경험에서 OpenAI 모델을 사용하는 방식과 다릅니다.
시작하기
노출 영역을 선택합니다. 조사 및 지식 관련 작업은 ChatGPT에서, 소프트웨어 개발은 Codex에서, Atlassian 에이전트는 Rovo Studio에서 시작합니다.
액세스 권한 및 약관을 확인합니다. Atlassian 권한, OpenAI 권한, 데이터 처리 및 관리자 정책을 검토합니다.
읽기 우선으로 시작합니다. 쓰기 또는 에이전트 작업을 사용으로 설정하기 전에 검색 및 요약을 테스트합니다.
사람이 직접 제어합니다. 기존 조직 거버넌스를 기반으로 제안된 업데이트 및 코드를 검토합니다.